亚洲气溶胶吸收特性的分类与研究外文翻译资料

 2022-11-27 15:13:54

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亚洲气溶胶吸收特性的分类与研究

摘要: 亚洲气溶胶是大气层中最复杂但被广泛研究的组成部分, 这不仅是由于它们的季节性变化, 而且是它们对气候变化的影响。在2001–2010期间, 四个气溶胶机器人网络 (AERONET)被选为以污染 (太湖)、混合复合粒子类型 (香河)、沙漠城市 (SACOL(环境检测站)) 和生物量 (穆达汉) 为主的气溶胶特性。四个地点的体积大小分布、气溶胶光学厚度((tau; 和tau;abs)、Angstr - OM(alpha;和alpha;ABS)和单散射CO反照率(omega;-OAB)参数都已被选定。用于说明气溶胶尺寸和组成的季节变化;识别黑炭(BC)、有机碳(OC)、矿物尘埃颗粒和混合物。在春季,香河、太湖和SACOL等地,受矿物粉尘的强吸收作用影响,平均alpha;440minus;870lt;1,平均alpha;Bus 440minus;870gt;1.5。 夏季(JJA)和秋季(Son)月向弱吸收污染(硫酸盐)和生物量(OC)气溶胶优势转变,受到强精细模式影响,alpha;440minus;870gt;1,aNdalpha;Au 440minus;870lt;1.5。在香河和太湖(alpha;440minus;870gt;1和alpha;Bus 440minus;870gt;1.5),出现了向强细模式移动的冬季(BC和OC)。在Mukdahan,强精细模式影响全年可见,秋季和冬季分别以弱吸收和强吸收为主,而粒子在春季表现出不同的吸收能力。为了推断气溶胶类型的季节理化性质,提出了一种用alpha;440minus;870和omega;obus 440进行分类的方法,例如细和粗的模式,弱和强的吸收,在选定的四个亚洲地点。

1引言

源自亚洲大陆的气溶胶近几十年来一直受到研究,由于其性质各异,因此继续研究具有重要意义。亚洲地区正在进行的城市化和工业化SIA在大气中产生了各种各样的污染型气溶胶,因此在评估全球气候变化时增加了更多的不确定性(Hansen和Sato,2001;Bergstrom et a)。L.,2007;Eck等人,2010)。此外,矿物尘埃和生物质燃烧也会对大气中的总气溶胶负荷产生贡献(Li等人,2007年a,b;Dubovik等人,2002;Gauta)。M等人,2012)。亚洲沙尘事件在春季月份发生的可能性更大,强度更大(Logan等人,2010;Li等人,2007年b;Huang等人,2008年a;Yang等人,2008),而生物燃烧事件一般是由于森林砍伐、农业活动和自然野火造成的(Reid等人,1999;Eck等人,1999;高塔姆等人,2012)

研究表明,不同的气溶胶粒子在传输过程中是如何相互作用的(Eck等人,2005,2010;Schuster等人,2005)。这些粒子可以在物理上结合,在某些情况下化学结合。从而改变它们的散射和/或吸收能力(Levin等人,1996;Schuster等人,2005;McNaughton等人,2009;Reid等人,1999;Street等人,2007;Clarke et a.)L,2004)。含黑碳的碳质颗粒吸收大部分太阳光谱(介于0.38和1mu;m之间)。当这些含有有机碳(OC)的有机碳(OC)在紫外和可见光波长中吸收强烈,但在近红外(红外)中有较弱的吸收(Schuster等人,2005;Lew and Cappa,2010;Eck等人,2005;Lew)等人,2008)。矿物粉尘具有与OC相似的吸收性能,但在近红外光谱中的吸收能力更弱(Bergstrom等人,2007)。因此,气溶胶的影响最终成为负辐射强迫剂,通过减少向表面直接下涌的太阳辐射量,产生冷却效应(Li等人,2007年a,b;Bergstrom等人,2007;Ramanathan等人).,2001)。此外,气溶胶还通过改变云的反照率、寿命和降水等云微物理特性间接影响气候(Li等人,2007年a,b;IPCC,2007;Ramanathan)。等人,2001)。

气溶胶事件中粒子组成的变化往往难以直接测量,但已证明粒子大小具有区域和季节依赖性(Gobbi等人,200)。7;Russell等人,2010;Eck等人,2005;Li等人,2007年b;Schuster等人,2005;Dubovik等人,2002)。最近的研究强调,量化气溶胶对气候变化的影响需要多方面的研究。CH信息,不仅涉及气溶胶负荷的测量,而且还涉及其物理化学性质(即由于其化学成分而产生的物理性质)(Russell等人,2010;kaufma)n等人,2002;Dubovik等人,2002;Lewis等人,2008;Clarke等人,2004)。与其仅仅关注粒子大小和浓度作为气溶胶气候效应的衡量指标,还不如将物理c-c作为气溶胶气候效应的衡量指标。从它们的吸收性质可以推断出它们的血液性质(Russell等人,2010;Schuster等人,2005;Dubovik等人,2002;Bergstrom等人,2007;Lack and Cappa,2010;Clarke等人,2004)

以往的研究表明,利用气溶胶光学厚度〔TAG(La)〕、气溶胶吸收光学系来减少气溶胶组成的模糊性是可能的。h[tau;abs(lambda;)]、Angstr˚om指数和单散射反照率[omega;o(lambda;)](Russell等人,2010;Lewis等人,2008;Bergstrom等人,2007;Jeong和Li,2005;Higerashi和Nakajima,2002)。然而,这些方法依赖于气溶胶混合物中所有粒子的总体积消光和吸收(beta;ext和beta;abs)。这可能会在识别过程中引入一些不确定性。由于污染粒子的粒径分布和tau;(lambda;)值可能相似,但不一定具有相同的内部性质(Schuster等人.)2005;Higurashi和Nakajima,2002)。

香河、太湖、SACOL和莫拉限等四个亚洲航空站点被选作这项研究,因为它们代表了主要受矿物粉尘、污染、生物质燃烧气溶胶影响的地区。LS,以及各种粒子类型的复杂混合物(高塔姆等人,2012;埃克等人,2005;辛等人,2007;Bi等人,2010)。例如,Eck等人。(2005)发现北京方面达成了很好的协议。2001春季ND香河AERONET数据集,表明香河可能受到附近沙漠地区局部产生的污染、矿尘的影响甚至来自俄罗斯的生物质颗粒。辛等人(2007)利用tau;500和alpha;440minus;650对中国几个城市(包括香河、太湖和兰州)的不同气溶胶类型进行识别,而Bi等。(2010))使用tau;500、alpha;440minus;870、omega;o和折射率来显示SACOL站点在季节上是如何被来自尘埃和人为气溶胶的贡献所影响的。Mukdahan的特征很差d泰国地区,研究很少。然而,高塔姆等人。(2012)利用AERONET观测结果确实显示了生物量和人为气溶胶的影响。

目前的研究将使用粒子体积尺寸分布,tau;440,tau;abs 440,alpha;,alpha;abs,omega;o,以及单散射共反照率(1-omega;o或以下简称omega;oabs)参数来(1)报告rela。亚洲四个AERONET站点气溶胶的影响和季节变化;(2)推断它们的组成可能是多种成分(例如BC、OC、硫酸盐和矿井)的组合。粉尘颗粒)。在SAECT中概述了用于检索和使用AORNET观测的方法。2。略论总体平均灭绝与吸收E特性可以通过tau;、tau;abs和omega;oabs的波长依赖性来推断。3.提出并讨论了气溶胶粒径和吸收特性的季节变化。ECT。4.讨论了在分类方法中使用alpha;和omega;OBA参数的可行性。4.3.此方法将演示气溶胶的吸收特性如何变化,作为一种乐趣。季节和地区的选择。最后第5节包括我们结果的简要总结和结论。

2 数据和方法

2.1 AERONET

气溶胶机器人网络(AERONET)由放置在全球观测站框架内的CIMEL太阳/天空辐射计组成(Holben等人,1998)。这些仪器能够检索到aeRosol光学产品的离散波长范围为340至1020 nm(Schuster等人,2006;Eck等人,2005)。本研究使用2.0级(云屏蔽,质量保证)产品来确保DAT质量和准确性(Holben等人,2006)。气溶胶产物是利用Dubovik和King(2000)和Dubovik等人开发的反演技术生成的。(2000)和质量保证uSING Holben等人(2006)从四个AERONET站点收集的每日平均数据分布在以下几年:2001-2010(香河)、2005-2010(太湖)、2006-2011(SACOL)和2003-2009(Mukdahan)。

本文分析的AERONET产品包括气溶胶光学深度[tau;(lambda;)](lambda;在440~1020 nm之间)、单散射反照率[omega;o(lambda;)]、粒子有效半径(Reff)和体积部分。圆尺寸分布我们使用tau;(lambda;)和omega;o(lambda;)计算tau;Au 440、alpha;440minus;870、alpha;Bus 440minus;870和omega;oabs参数。

表 1. 四 AERONET 网站的统计数据摘要。由于季节性数据分布不均, 从季节性平均值计算出的r. 的逐年平均值.

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香河

太湖

SACOL

穆达汉

Foromega; o ; tau;440gt;0.4

Foromega; o ; tau;440gt;0.4

Foromega; o ; tau;440gt;0.4

Foromega; o ; tau;440gt;0.4

平均值 (sigma;)

Na

平均值 (sigma;)

n

平均值 (sigma;)

n

平均值 (sigma;)

n

tau;440tau;abs440alpha;440minus;870alpha;abs440minus;870

1.10 (0.60) 0.10 (0.05) 1.12 (0.32)

1.53 (0.39)

688

0.93 (0.43) 0.09 (0.04) 1.19 (0.28)

1.49 (0.37)

435

0.63 (0.28) 0.05 (0.03) 0.78 (0.38)

1.32 (0.49)

292

0.80 (0.31) 0.07 (0.03) 1.51 (0.18)

1.14 (0.29)

394

rfor (精细模式)

0.17

0.17

0.16

0.18

rfor (粗模式)

2.26

2.19

2.05

2.51

春天

tau;440tau;abs440alpha;440minus;870alpha;abs440minus;870

1.02 (0.55) 0.10 (0.05) 0.93 (0.40)

1.67 (0.45)

198

0.88 (0.36) 0.08 (0.04) 1.05 (0.33)

1.58 (0.38)

162

0.69 (0.34) 0.06 (0.03) 0.47 (0.34)

1.52 (0.56)

108

0.87 (0.33) 0.07 (0.03) 1.58 (0.15)

1.24 (0.26)

191

rfor (精细模式)

0.15 (0.03)

0.15 (0.03)

0.13 (0.04)

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